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regularización L1 y L2
Definición:
La regularización L1 y L2 son técnicas utilizadas en machine learning para evitar el sobreajuste de un modelo al penalizar coeficientes grandes. La regularización L1 impone una penalización proporcional al valor absoluto de los coeficientes, promoviendo la selección de características importantes, mientras que la regularización L2 impone una penalización proporcional al cuadrado de los coeficientes, favoreciendo la suavidad de los coeficientes.
Regularización L1 y L2: Optimizando Modelos en Inteligencia Artificial
En el campo de la Inteligencia Artificial, específicamente en el área de aprendizaje automático, la regularización L1 y L2 son técnicas fundamentales para evitar el sobreajuste de los modelos y mejorar su capacidad de generalización.
Regularización L1 (Lasso):
La regularización L1, también conocida como Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator), consiste en añadir un término de penalización a la función de coste durante el entrenamiento de un modelo. Este término penaliza los coeficientes del modelo en función de su valor absoluto, lo que conduce a la selección de características relevantes al forzar algunos coeficientes a cero. De esta manera, L1 no solo ayuda a prevenir el sobreajuste al reducir la complejidad del modelo, sino que también puede servir como una técnica de selección de características al descartar aquellas que no aportan información útil.
Regularización L2 (Ridge):
Por otro lado, la regularización L2, también conocida como Ridge, agrega un término de penalización basado en el cuadrado de los coeficientes del modelo. Al penalizar los coeficientes de forma proporcional a su magnitud, L2 tiende a reducir su valor sin anularlos completamente, lo que ayuda a suavizar las variaciones en los datos de entrenamiento. De esta manera, L2 también previene el sobreajuste al evitar que los coeficientes tomen valores extremadamente altos, mejorando así la capacidad de generalización del modelo.
En resumen, tanto la regularización L1 como L2 son herramientas poderosas para optimizar modelos en el campo de la Inteligencia Artificial, ayudando a controlar la complejidad de los mismos, prevenir el sobreajuste y mejorar su capacidad de generalización en diferentes tareas de aprendizaje automático.
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